硬间隔SVM（Hard-margin SVM）：在 SVM 中，我们引入最大化间隔这个概念，间隔指的是数据和分离直线（或超平面）的距离的最小值，因此最大化这个值反映了我们的模...
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对数几率回归（逻辑斯蒂回归）
本文主要内容来自于西瓜书和南瓜书。对数几率回归（logistic regression）,简称lr,又名逻辑斯蒂回归，是一种常用的分类模型。常用表达形式如下： 形式可变换为：...
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训练集和测试集划分(西瓜书第二章)
数据样本划分 留出法（hold-out）直接将数据集化为两个互斥集合，通常测试集占五分之一至三分之一。 交叉验证法（cross validation）将数据集化为K个大小相似...
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datawhale GNN组队学习总结
datawhale开源社区GNN组队学习链接[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/...
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超大规模数据集类的创建
引言 本文是datawhale开源社区GNN组队学习[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/mas...
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基于GNN的图表征学习方法引言 本文是datawhale开源社区GNN组队学习[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/mas...
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超大图上的节点表征学习
引言 本文是datawhale开源社区GNN组队学习[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/mas...
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pyg中存于内存的数据集类（InMemoryDataset）+结点、边预测实践本文是datawhale开源社区GNN组队学习[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master...
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GNN 节点表征学习本文是datawhale开源社区GNN组队学习[https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master...
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2021-06-20MessagePassing类 消息传递图神经网络 其中表示k-1层中节点i的节点表征， 表示从节点j到节点i的边的属性，表示将从源节点传递过来的消息聚合在目标节点上的聚合函...
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pyg安装和初步试用图的基本概念 学习GNN之前需要掌握图的基本概念，这些概念基本都在数据结构这门课中涉及，需要再简单过一遍。 1.有向图、无向图、有权图、无权图 2.节点的度degree（出、...
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